Este proyecto final se centra en detectar anomalías en el comportamiento de ítems específicos dentro de un flujo de datos, considerando su comportamiento pasado. Debido a limitaciones en la memoria disponible, no es posible desarrollar modelos independientes para cada ítem distinto en el flujo de datos. Nuestro proyecto tiene como objetivo proponer algoritmos y herramientas para abordar este problema, haciéndolos disponibles en una biblioteca de software lista para usar, y realizar experimentos para evaluar su rendimiento y calidad.

This final project focuses on detecting anomalies in the behavior of specific items within a data stream, considering their past behavior. Due to limitations in available memory, it is not feasible to develop independent models for each distinct item in the data stream. Our project aims to propose algorithms and tools to address this issue, making them available in a ready-to-use software library, and to conduct experiments to assess their performance and quality.